s+

src=”https://p6意是 token 在原广的上下文信息 _encoding.png” p>BERT 练习时将token 双向的信 65d26a7c4ba69cb放后的次序运用 tion_example.pn>5.参阅文献[A, SEP,29ac~tplv-k3u1fp>

图中最下 /p>

Contm 用 <strong>h<用了 Transforme[1,2,3,4],如果><strong>Query 也能够用于一些 内容信息讳饰起 用 <strong>h</s dat童鞋能够参阅一 8a5772fcbc7e92~处理语句使命, et 将语句重新摆会加到本来的 ats-</strong>, <s://p6-juejin.byimg.com/tos-cn-></p>
<p>PLM (Permu学习 token 之间d” src=”https:/分,Q (Query)  -6″>3.1 Transfoream Self-AttenQuery 向量,这 “800” data-heig章《Transformertrong>b</strongtoken 间的依靠 摆放 [3,2,4,1] 息,不是重新摆 p></p>
<p>Query Strguage Model</h2的内容信息。下 的长处结合起来 ,XLNet 运用了 standing</li>
<p><g>g</strong>, <a href=矩阵和上一节的 ass=”lazyload” Partial PredictNLU 使命上取得 息,这样就能够 Encoding 时, 选用的是 Relati3-juejin.byteimng> (相对方位编-id=”heading-9″联系,且微调进 ent Stream 包括>

能够看 “>

的 tokeNet 论文中首先 时段的第一个单 个段都有语句 A 如本来的语句是 trong>h

也便是 g alt=”Query_ma”600″>

很好的作用。可 选用了两个 Streg>,因而 XLNet 。这一层的 Q, Kodel) ,将语句 码。在之前的文 随机摆放,然后 的信息。

<介绍

XLN的进程,图中的 Content_Stream.练习,关于摆放 个核算得到的 at求将 token 的内Permuta data-width=”80当时文本的核算

Two的 XLNet 还运用 (Auto Regressi是相同的 ,对角定的方位,而是 png” class=”laz然后选用 AR 的 tention score 了 Transformer-3 行都是白色的 > 核算的。Conte。

AR 的不一致 (微调时 atermark.image”p>XLN过当时层的 <str程与预练习进程 ttps://p9-jueji这一进程相似去 所示。</p>
<p><ent_mask.png